Lỗi phổ biến nhất của các nhà phát triển dự án AI: Khi gặp phải hiệu suất mô hình không lý tưởng, phản ứng đầu tiên thường là đổ lỗi cho thuật toán hoặc mô hình. Nhưng những người đã từng trải qua đều rõ ràng rằng vấn đề thường không nằm ở đó.

Hãy xem kỹ hệ sinh thái công nghệ Web3 hiện tại để hiểu rõ hơn. Nguồn dữ liệu rối rắm đến mức khó tin, các giao thức và dApp hoạt động riêng lẻ, hoàn toàn không có tiêu chuẩn dữ liệu thống nhất. Thêm vào đó, các tín hiệu đã tạo ra rất khó để tái sử dụng, mỗi lần đều phải xử lý lại dữ liệu từ đầu, hiệu quả cực kỳ thấp.

Đây chính là lý do sâu xa khiến nhiều ứng dụng AI hoạt động trung bình trên chuỗi. Các tác nhân thông minh cần phải suy luận dựa trên cùng một tập hợp thực tế, nhưng hạ tầng hiện tại hoàn toàn không thể làm được điều đó.

Chìa khóa đột phá nằm ở tầng dữ liệu. Nếu có thể chuẩn hóa dữ liệu hành vi, để các tác nhân thông minh, dApp và giao thức đều có thể hoạt động dựa trên cùng một chuẩn dữ liệu, mọi chuyện sẽ khác hẳn — tốc độ lặp lại nhanh hơn, logic thực thi rõ ràng hơn, hệ thống cũng trở nên thực sự mở rộng được. Đây không phải là tối ưu nhỏ, mà là thay đổi quy tắc chơi.